1.一种基于视觉SLAM的磁导引AGV的自动纠偏控制方法，其特征在于，包括以下步骤，标定Kinect V2相机；

AGV搭载Kinect V2相机，基于改进的ORB‑SLAM2系统构建巡检环境的栅格地图；

获取磁导引AGV的脱磁状态；

基于栅格地图、Kinect V2相机实时获取的信息和AGV的脱磁状态实现磁导引AGV的视觉SLAM导航纠偏；

基于改进的ORB‑SLAM2系统构建环境地图，具体包括：

首先，根据相机坐标平面、像素平面和物理成像平面间的坐标变换关系获取空间点的T世界坐标，假设点P在相机坐标系下的坐标Pc为[X,Y,Z]，投影在物理成像平面上的坐标为T[X′,Y′,Z′]，则：

像素平面相对于物理成像平面在水平方向上缩放了α倍，竖直方向缩放了β倍，原点平T T移了[cx,cy]，把αf记作fx,βf记作fy，推出点P在像素平面下的坐标[u,v]：其中fx、fy、cx、cy为相机内参，RGB‑D相机采集图像的像素坐标值，测量目标的深度d，根据式(2)，相机坐标Pc表示为：其中，s为深度比例系数，ORB‑SLAM2算法的相机跟踪模块估计出相机的外参，即相机坐标系变换到世界坐标系的旋转矩阵R和平移向量t，因此推出P点的世界坐标：Pw＝RPc+t  (4)

获取3D点信息之后，再进行点云拼接即可得到点云地图；

接着，进一步将点云地图转换为能描述空间节点占据信息的八叉树地图，在八叉树地图中用概率对数值y描述每个节点的占用信息，x表示占据概率，则：其反变换为：

其中，x处于0和1之间，初始值为0.5，当观测到节点被占据时，y增加；观测到空白时，y减小，概率x则会随着y的变化在0‑1范围内改变，假设某一节点n在t时刻观测到的距离为zt，则t+1时刻的概率对数值为：y(n|z1:t+1)＝y(n|z1:t‑1)+y(n|zt)   (7)其中，y(n|z1:t‑1)为开始t‑1时刻的概率对数值，y(n|zt)为t时刻的概率对数值。

2.根据权利要求1所述的基于视觉SLAM的磁导引AGV的自动纠偏控制方法，其特征在于：获取3D点信息之后，再进行点云拼接即可得到点云地图之后，还包括利用点云滤波技术继续优化点云地图，通过直方滤波和统计滤波剔除了地图中离群点和无效点，通过体素滤波优化了地图点的分布。

3.根据权利要求1所述的基于视觉SLAM的磁导引AGV的自动纠偏控制方法，其特征在于：通过张正友标定法获取Kinect V2相机的内参、畸变参数和彩色摄像头与红外摄像头间的旋转矩阵和平移向量，具体为：将棋盘粘贴在平板上，标定过程中通过移动平板使相机获得不同深度和不同角度的照片，标定的步骤如下：(1)采集彩色图像，计算彩色摄像头的内参和畸变系数；

(2)采集深度图像，计算红外摄像头的内参和畸变系数；

(3)同步采集彩色和红外摄像头的图像，计算两个摄像头间的旋转矩阵和平移向量。

4.根据权利要求1所述的基于视觉SLAM的磁导引AGV的自动纠偏控制方法，其特征在于：基于栅格地图、Kinect V2相机实时获取的信息和AGV的脱磁状态实现磁导引AGV的视觉SLAM导航纠偏，具体包括：当磁导航传感器检测到AGV脱离磁条，通过改进的ORB‑SLAM2系统构建了二维栅格地图，读取AGV的当前位姿，并以前方磁条轨道上较近的导航点为目标点，全局路径规划算法选择A*算法，规划出一条最优路径，局部路径规划算法选择TEB算法，根据Kinect V2获取的点云信息躲避障碍物，通过视觉SLAM导航方式自主运行到前方轨道上较近的SLAM导航目标点，调整好位姿之后，磁传感器读取磁条信息，随后继续以磁导航方式运行至目标位置。

5.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。